论文关键词：财务困境；财务预警；机制

论文提要：从企业产生财务困境的角度出发，介绍当前各种财务预警模型，并做优劣对比分析，对企业财务预警机制的建设提出建议。

一、引言

企业作为一个法人个体，不可避免的问题是生存、发展和获利。由于企业所面临宏观经济、政治、法律等往往具有不可控性，同时企业也因资本结构不够合理及其他企业自身问题，使企业面临各种潜在的风险。如何顺利地化解这些风险为企业发展保驾护航，是每个企业高管们不得不关注的焦点。本文立足于财务角度，结合当前国内外一些上市公司财务预警机制建设研究的成果，探讨建立企业财务预警机制途径。

二、企业发生财务困境的原因分析

企业发生财务困境，起初通常表现为企业短期资金周转不灵，进而由于处理不当，而给企业带来一系列的连锁反应，最终导致入不敷出，甚至资不抵债。结合国内外一些企业走上了“绝路”的案例，通常造成财务危机的原因可以归结为以下几个方面：

1、资金回收引起的财务危机。资金回收引起的财务危机是企业在产品销售或对外提供服务过程中，由于收回资金的时间和收回资金的数额不确定而引起。在激烈的市场竞争中，赊销是企业促销和占领市场份额的主要手段，但同时也要承担他人占用企业运营资金的机会成本及到期不能收回货款的坏账损失。长期以来，在“权责发生制”的会计确认原则下，企业只注重账面利润，而不注重现金流量，更多的资金被客户占用，使利润虚增，企业陷入严重的资金短缺或不能周转的困境之中。

2、融资引起的财务危机。融资引起的财务危机是由于企业利用负债筹资而引起到期不能偿还债务本息的可能性。其原因有以下两个方面：首先，企业在筹资时未能把握好负债规模、利率和期限，使其在银行或其他机构的不良贷款不断堆积，负债累累，从而造成财务危机。其次，是企业经营不善，经营活动现金净流量和流动资产中的速动资产不足﹑速动比率过低引起的。

3、投资引起的财务危机。投资引起的财务危机是指企业对内或对外有关项目进行投资时，由于各种不确定因素的影响，使原投资额不能按期收回，或根本无法收回而使企业遭受损失。这种危机主要是企业不能准确预计投资项目的现金流量导致决策失误形成的，这种失误严重时直接危机企业的生存与发展。通常过度扩张引起的财务危机在国内时有发生，比较典型的是巨人集团的轰然倒塌。

4、资产跌价引起的财务危机。资产跌价引起的财务危机通常是由于宏观方面各种不确定的因素，如通货膨胀、政策变化、法律约束及科学技术发展等原因，使投资者投入的资产遭受跌价、贬值的损失，从而导致资不抵债。

5、利润分配引起的财务危机。利润分配引起的财务危机是由于企业决策者制定分配政策不当，给企业未来生产经营活动带来不利的影响。如，股利分配率过高，虽短期可刺激股价上升，但却给企业带来偿债能力和筹资能力的下降，给企业未来的发展造成了一定制约。

三、财务预警模型分析综述

通常企业的财务危机的形成，是一个由量变到质变的过程，量变阶段具有潜在性、不易发觉，而到了质变阶段往往又是“病入膏肓”、回天乏术。如何对企业潜在的财务危机正确预测，把企业的财务危机消除在最初阶段一直是一个值得思索、探讨的问题。综合国内外实证研究成果，财务预警模型可以归结为以下几个方面：

1、一元判别模型。一元判别模型是指将某一项财务指标作为判别标准来判断企业是处于破产状态还是非破产状态的一种预测模型。一元判别模型的主要思想是通过比较财务困境企业和非财务困境企业之间某个财务指标的显著差异，从而对财务困境企业提出预警。最早的财务危机预警研究就是Fitzpatrick所做的单变量破产预测模型。但是，由于该模型利用单一指标作为衡量企业财务困境的指标，很难具有代表性，很容易造成以一带全。因此，该模型应用的范围很小。

2、多元线型判断模型。多元线性函数模型是对企业多个财务比率进行汇总，求出一个总判别分值来预测企业财务危机的模型。它从总体的、综合的角度来检查企业的财务状况，未雨绸缪，做好财务危机的规避或延缓财务危机的发生。多元线性函数模型中应用最广的是Z分数模型。

3、多元逻辑回归模型。多元逻辑回归模型的目标在于寻求观察对象的条件概率，从而据以判断观察对象的财务状况和经营风险。它是建立在累计概率函数的基础上，不需要自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等的假设条件。Ohlson第一次采用多元逻辑回归模型进行破产预测。他通过分析样本公司在破产概率区间上的分布以及两类错误和分割点之间的关系，发现至少存在四类影响公司破产概率的变量：公司规模、资本结构、业绩和当前的融资能力。

4、多元概率比回归模型。多元概率比回归模型也假定企业破产的概率为P，并假设企业样本服从标准正态分布，其概率函数的P分位数可以用财务指标线性解释。其计算方法和多元逻辑回归方法很类似，先是确定企业样本的极大似然函数，然后通过求似然函数的极大值就可以得到相关参数的值，接下来就可以利用推算出来的多元概率回归模型求出企业破产的概率。与上面其他模型不同的是，该模型主要是利用P值的大小作为判断企业破产的界限。

5、人工神经网络模型。人工神经网络模型，是一种通过非财务指标建立的，主要是将神经网络分类方法应用于财务预警的模型。人工神经网络是一种平行分散处理模式，其构建原理是基于对人类大脑神经运作的模拟。人工神经网络具有较好的模式识别能力，还可以克服统计等方法的限制，因它具有容错能力，对数据的分布要求不严格，不需要考虑是否符合正态分布的假设，具有处理自律遗漏或是错误的能力，而且可以处理非量化的变量，最重要的一点是人工神经网络具有学习能力，可随时依据新准备数据资料进行自我学习训练，调整其内部的储存权重参数以对应多变的企业运作环境。

四、企业财务预警机制建议

正是因为企业产生财务危机的原因、企业财务预警模型多样性，因此企业在决策财务预警机制时具有多重可选择性。

1、企业应当根据自己的实际情况，合理地选择预测财务指标。不同企业、不同发展时期面临的风险是不同的，正确地根据企业自己的情况选择合理指标是至关重要的一步，如在急速扩张阶段就得注意负债规模的大小，那么就得更多地考虑用负债规模来进行财务预警。

2、模型的选择上，也应当根据企业自己实际能够获得的数据进行选择。不同类型企业的财务数据往往是有很大差别的，同时有的数据可能被人为地更改过，这些数据就失去实际意义，就需要剔除以提高预警的正确性。

3、企业应当注意定性分析和定量分析的结合。定量分析往往具有客观、易于度量的特点，定性分析则是主观性、模糊性的特点。企业面临的风险和危机与日俱增，这时的预警功能决不仅仅是计算几个比率，对比几个指标所能实现的，必须创建系统的方法库和模型库，全面使用现代计算机技术、网络通信技术、数据库技术以及管理学、财务学、统计学等，在重视定量分析的同时加强定性分析方法的应用。

4、财务预警机制的后续管理。后续管理工作可以保证预警机制的正常运行和预警功能的充分发挥，主要包括正常监管和维护，保证预警机制与其他管理系统之间数据接口通畅、数据共享充分；财务业务数据、指标体系、预警临界标准等有序更新，保证预警功能的准确和及时；保障各项数据库的安全和完整，加强数据库的防病毒入侵、防黑客盗取、防非法操作等。

5、健全企业内部控制制度，提高会计信息质量，增强财务预警效果。内部控制制度健全与否直接关系到财务预警机制中各种指标、财务比率计算的真实性。因此，建立财务预警机制的前提是上市公司要有一个健全、有效的内部控制制度，并且可以得到一贯执行。良好的内部控制制度，是保证会计信息质量不可缺少的一部分。良好的会计信息质量，是财务预警模型发挥正常作用的保证。